ਇੱਕ CNN ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਬੈਚ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬੈਚਿੰਗ ਡੇਟਾ ਕਈ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਬੈਚਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਆਧੁਨਿਕ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀਆਂ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਵਿੱਚ
ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸਲੇਟਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPUs ਜਾਂ TPUs TensorFlow ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸਲੇਟਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (ਜੀਪੀਯੂ) ਅਤੇ ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (ਟੀਪੀਯੂ) ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਐਕਸਲੇਟਰ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਬਹੁਤ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ GPUs ਅਤੇ
TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਰਣਨੀਤੀ API ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀ API ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਕਈ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮਲਟੀਪਲ GPUs ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮਲਟੀਪਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ
GPUs ਅਤੇ TPUs ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ?
GPUs (ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ) ਅਤੇ TPUs (ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ) ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸਲੇਟਰ ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਗਣਨਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ CPUs (ਸੈਂਟਰਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ) ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਰਾਂਗੇ
ਹਾਈ ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ (HPC) ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਹਾਈ ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ (HPC) ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਪਾਵਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਰਵਾਇਤੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਤੀ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। HPC ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ,
ਸਿੰਗਲ-ਟੇਪ ਟਿਊਰਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਮਲਟੀ-ਟੇਪ ਟਿਊਰਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦਾ ਕੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ?
ਮਲਟੀ-ਟੇਪ ਟਿਊਰਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਜਟਿਲਤਾ ਥਿਊਰੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਸਿੰਗਲ-ਟੇਪ ਹਮਰੁਤਬਾ ਨਾਲੋਂ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਫਾਇਦੇ ਵਾਧੂ ਟੇਪਾਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਲਟੀ-ਟੇਪ ਟਿਊਰਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਕੋਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਵਧੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਲਟੀ-ਟੇਪ ਟਿਊਰਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਨਾਲ
TPU v2 ਪੌਡ ਕੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ TPUs ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ?
TPU v2 ਪੌਡਸ, ਜਿਸਨੂੰ ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ ਵਰਜਨ 2 ਪੌਡ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ TPUs (ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਾਂ) ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। TPUs ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਚਿਪਸ ਹਨ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਨ